Antes de comenzar a describir las
técnicas estadísticas más habituales, describiremos los niveles de medida mas
usuales de las variables.
Nivel
de medida.
En la práctica, la opción de un método
estadístico depende en gran parte de la naturaleza de las observaciones que
vayamos a realizar. A continuación se muestran ordenados de menor a mayor los
distintos niveles de medida, comenzando por el más débil y terminando por el
más fuerte.
Nominal: Cada valor de una variable
nominal se corresponde con una categoría de la variable, este emparejamiento es
por lo general arbitrario, como ejemplos de variables nominales podemos
considerar el sexo de una persona, lugar de nacimiento etc. En este nivel de
medida las categorías no pueden ser ordenadas en ningún sentido, y por supuesto
no tiene sentido calcular medias, medianas... etc. Los estadísticos habituales
serán frecuencias y porcentajes.
Ordinal: Cada valor
representa la ordenación o el ranking, por ejemplo el lugar de llegada a meta
de los corredores, 1 significaría el primero, 2 significaría el segundo ...
etc. Es muy común encontrarse este tipo de variables en la evaluación del gusto
de los consumidores, se les suministra una serie de productos y ellos van indicando
el mas preferido... etc. Sabremos cual es el más preferido, el segundo más
preferido ... etc, pero no sabremos cuanto es de preferido, en el ejemplo de la
carrera sabremos cual ha sido el primero, el segundo, pero no vamos a saber
cual es la distancia entre el primero y el segundo. El SPSS proporciona
estadísticos específicos asociados a rangos.
Intervalo: En variables de
intervalo un incremento de una unidad en el valor numérico representa el mismo
cambio en la magnitud medida, con independencia de donde ocurra en la escala.
En este nivel de medida los estadísticos habituales son la media, la desviación
típica y la mediana. La mayoría de los análisis asumen que las variables tienen
por lo menos este nivel de medida. Un ejemplo de variable con nivel de
intervalo la temperatura.
Razón: Las variables
de Razón tienen las mismas propiedades que las de intervalo, pero además tienen
un punto cero significativo, dicho punto representa una ausencia completa de la
característica medida, por ejemplo la edad o las ganancias anuales de una
persona. Por esta razón las variables de Razón tienen propiedades más fuertes
que las de intervalo
Clasificación de las técnicas estadísticas.
Entre las muchas clasificaciones que se
pueden hacer de las técnicas estadísticas.
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